Astrmira幻梦星芒Une étoile merveilleuse / ASTRMIRA
Explorer l’inconnu. Construire au-delà de l’horizon.
Des premiers principes à l’intelligence en pratique.
Nous étudions les fondements des données, du calcul et de l’intelligence,
puis transformons des idées rigoureuses en systèmes utilisables.
Notre recherche
Nous formulons des questions, élaborons des méthodes et éprouvons nos idées par la démonstration et l’expérience. Chaque découverte ouvre une nouvelle enquête.
La recherche en partage
Des problèmes fondamentaux aux découvertes dans différents domaines, nous rassemblons ici nos articles et les avancées de nos recherches.
En quelques mots
When Does Low-Bit Quantization Preserve the Decisions of Vector Search?
Étudie l’erreur de quantification dans les décisions réelles de classement et d’élagage des graphes, en reliant leur fiabilité aux marges de comparaison, aux résidus corrélés et aux traces d’exécution.
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Contextual Utility of Quantization Moves in Extreme Low-Bit LLMs
Étudie l’utilité réelle d’un déplacement discret dans les LLM à très faible précision, en l’évaluant le long de son propre trajet et en combinant les décisions dans un état de modèle évolutif.
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Covariance Structure and Coordinate Heterogeneity Govern Binary Quantization of Contrastive Embeddings
Explique le classement à faible précision par la covariance et l’hétérogénéité des coordonnées, notamment les effets différents d’un bit de magnitude supplémentaire et d’une rotation aléatoire selon les représentations.
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QuIVer: Rethinking ANN Graph Topology via Training-Free Binary Quantization
Construit, élague et parcourt un graphe de voisins approximatifs dans un espace à deux bits sans apprentissage. Les vecteurs complets ne sont lus qu’au reclassement final, et les régimes de données adaptés à cette topologie sont explicités.
Découvrir cette rechercheNotre pratique
La recherche fondamentale élargit le possible. Construire des systèmes permet aux problèmes réels de lui répondre.
Des idées qui prennent forme
Des fondations de données aux compagnons intelligents, jusqu’à un espace de travail partagé avec les agents.
Une base de données embarquée en Rust, conçue pour l’IA, qui unifie vecteurs, graphes de propriétés et documents pour la mémoire des agents et les connaissances locales.
Un environnement d’exécution ouvert pour les compagnons IA, reliant mémoire à long terme, contexte et outils pour des conversations suivies et des interactions sur ordinateur.
Un espace de travail open source pour les agents IA. Modèles, outils, fichiers et projets se retrouvent au même endroit, avec un runtime Rust natif et des clients pour ordinateur, web et mobile.
À propos de notre nom
Les étoiles changent. La curiosité demeure.
Astr évoque le ciel lointain ; Mira est une véritable étoile variable ; Mirage, un horizon imaginé encore à atteindre. Ces images se rejoignent dans notre nom chinois, 幻梦星芒.
Mira change d’éclat et laisse une longue traînée ultraviolette. Elle nous invite à préserver l’imagination face à l’inconnu et à laisser une trace que d’autres pourront prolonger.
L’inspiration du nom · NASA ↗Posons la prochaine question
Bases de données et systèmes intelligents · Recherche conjointe · Partenariats universitaires
Une collaboration féconde peut commencer par un problème concret.